Badanie Riverbed pokazuje, że 92% decydentów w branży usług finansowych zgadza się, że poprawa jakości danych jest kluczowa dla sukcesu AI

Riverbed, lider w dziedzinie AIOps dla observability, opublikował wyniki badań branży usług finansowych ze swojego globalnego badania „Przyszłość operacji IT w erze AI", które analizuje poziom gotowości na AI w sektorze usług finansowych. Wyniki podkreślają rosnącą lukę wdrożeniową, gdy organizacje przechodzą od ambicji AI do rzeczywistego wpływu. Podczas gdy niemal wszyscy decydenci z sektora usług finansowych (92%) zgadzają się, że poprawa jakości danych jest kluczowa dla sukcesu AI, postęp pozostaje nierówny: tylko 12% inicjatyw AI osiągnęło pełne wdrożenie w całym przedsiębiorstwie, podczas gdy znaczące 62% wciąż pozostaje w fazie pilotażowej lub rozwojowej, co podkreśla wyzwania związane z operacjonalizacją AI w jednej z najbardziej regulowanych i wrażliwych na ryzyko branż na świecie.

Przeczytaj więcej o Fintech: Globalny wywiad Fintech z Kristin Kanders, Head of Marketing & Engagement, Plynk App

Zobacz infografikę dotyczącą usług finansowych tutaj: riverbed.com/aiops-survey25/

Jednak sektor usług finansowych nadal wykazuje silne zaufanie do wartości AI i AIOps, przy czym 89% organizacji zgłasza, że zwrot z inwestycji w AIOps spełnił lub przekroczył oczekiwania, co wzmacnia reputację branży jako zdyscyplinowanego, zorientowanego na wartość adoptera technologii. Prawie dwie trzecie (62%) respondentów wyraża również wysoki stopień zaufania do swojej strategii AI. Jednak pomimo tego optymizmu, organizacje usług finansowych nadal borykają się z lukami we wdrażaniu AI. W obliczu rosnącej presji optymalizacji operacji, wzmocnienia zgodności, ograniczenia ryzyka i dostarczania lepszych doświadczeń cyfrowych, branża ta jest coraz bardziej ograniczona przez gotowość danych, złożoność operacyjną i zdolność do skalowania AI poza inicjatywy pilotażowe.

„Organizacje usług finansowych należą do najbardziej wyrafinowanych i zdyscyplinowanych adopters AI, a nasze badania pokazują, że już widzą silne zwroty" – powiedział Jim Gargan, Chief Marketing Officer w Riverbed. „Jednak sektor działa pod wyjątkową presją, w tym rygorystyczna kontrola regulacyjna, zerowa tolerancja na przestoje i krytyczna potrzeba dokładności danych. Jest jasne, że sukces teraz zależy od uproszczenia IT, konsolidacji narzędzi observability i dostawców, poprawy jakości danych, przyjęcia otwartych standardów takich jak OpenTelemetry i zapewnienia, że wydajność sieci i aplikacji może wspierać AI na dużą skalę. W Riverbed aktywnie wspieramy niektóre z największych organizacji usług finansowych na świecie, gdy wypełniają tę lukę i przekształcają ambicje AI w rzeczywistość operacyjną."

Ambicje AI spotykają rzeczywistość operacyjną

Dla instytucji usług finansowych sukces AI nie jest definiowany wyłącznie przez eksperymentowanie; zależy od gotowości operacyjnej. Badania pokazują, że tylko 40% organizacji usług finansowych czuje się w pełni przygotowanych do operacjonalizacji swojej strategii AI. Dane pozostają najbardziej znaczącym ograniczeniem, ponieważ tylko 43% jest w pełni pewnych dokładności i kompletności wszystkich danych organizacji, najniższy poziom zaufania spośród wszystkich badanych branż.

Co istotne, sektor rozumie, co jest stawką. 92% respondentów z sektora usług finansowych zgadza się, że poprawa jakości danych jest kluczowa dla sukcesu AI, najwyższy odsetek ze wszystkich branż. Odzwierciedla to głęboką świadomość, że bez zaufanych, wysokiej jakości danych inicjatywy AI mają trudności z przejściem od proof-of-concept do produkcji.

Złożoność operacyjna napędza dążenie do uproszczenia

Te wyzwania dotyczące danych są potęgowane przez złożoność środowisk IT. Aby wspierać usługi cyfrowe, transakcje w czasie rzeczywistym i rosnące obciążenia AI, organizacje usług finansowych zgromadziły pofragmentowane zestawy narzędzi, które ograniczają widoczność i spowalniają podejmowanie decyzji. Średnio zespoły IT obecnie posiadają 13 narzędzi observability od dziewięciu różnych dostawców, tworząc martwe punkty w aplikacjach, sieciach i doświadczeniu użytkownika.

W rezultacie 96% organizacji w tym sektorze aktywnie konsoliduje narzędzia i dostawców w ramach operacji IT, a 95% zgadza się, że ujednolicona platforma observability ułatwiłaby identyfikację i rozwiązywanie problemów operacyjnych. Co godne uwagi, 95% rozważa nowych dostawców w ramach tej konsolidacji – najwyższy poziom spośród wszystkich badanych branż – sygnalizując gotowość do przemyślenia długoletnich relacji technologicznych na rzecz platformy, która może zmniejszyć ryzyko, poprawić integrację i wspierać AI na dużą skalę.

Wydajność ujednoliconej komunikacji staje się kluczowa dla biznesu

Ponieważ usługi finansowe kontynuują cyfryzację zaangażowania klientów i wewnętrznych przepływów pracy, wydajność narzędzi ujednoliconej komunikacji (UC) stała się kluczowa dla biznesu. Pracownicy spędzają teraz 41% swojego tygodnia pracy korzystając z narzędzi UC, a prawie dwie trzecie mówi, że są one niezbędne do efektywnego działania. Jednak wydajność pozostaje niespójna. Tylko 47% organizacji usług finansowych jest bardzo zadowolonych z wydajności UC, podczas gdy 44% zgłasza regularne problemy z rozmowami wideo, platformami przesyłania wiadomości i przestrzeniami współpracy.

Te wyzwania tworzą znaczące ograniczenia operacyjne. Problemy związane z UC stanowią 16% wszystkich zgłoszeń IT, zajmując średnio 41 minut na rozwiązanie, a prawie jedno na pięć zgłoszeń wymaga ponad godziny. W sektorze, w którym responsywność i dostępność bezpośrednio wpływają na zaufanie klientów, ograniczona widoczność i wysokie wymagania wsparcia nadal hamują produktywność i doświadczenie.

OpenTelemetry stanowi podstawę observability na dużą skalę

Aby przezwyciężyć pofragmentowaną widoczność i wspierać operacje napędzane przez AI, organizacje usług finansowych coraz częściej zwracają się ku otwartym, standaryzowanym ramom observability. OpenTelemetry odgrywa kluczową rolę, umożliwiając spójne gromadzenie danych i korelację w aplikacjach, infrastrukturze i doświadczeniu użytkownika, warunek wstępny dla wiarygodnego AI w złożonych, regulowanych środowiskach.

Co zachęcające, badanie pokazuje, że organizacje usług finansowych przodują we wszystkich sektorach w adopcji OpenTelemetry, z 92% już korzystających z frameworka. Prawie wszyscy respondenci (96%) mówią, że korelacja międzydomenowa jest kluczowa dla ich strategii observability, podczas gdy 99% zgadza się, że OpenTelemetry zmniejsza uzależnienie od dostawcy i zwiększa elastyczność. Co ważne, 97% postrzega to jako fundament przyszłych inicjatyw, takich jak automatyzacja napędzana przez AI, wzmacniając jego rolę jako czynnika umożliwiającego długoterminową skalowalność AI.

Przepływ danych AI i wydajność sieci w centrum uwagi

W miarę dojrzewania inicjatyw AI uwaga przesuwa się z modeli na ruch danych, które je napędzają. Organizacje usług finansowych przywiązują większą wagę do przepływu danych AI niż jakikolwiek inny badany sektor, z 94% postrzegających to jako ważne dla ich ogólnej strategii AI i 37% opisujących to jako krytyczne i fundamentalne dla tego, jak projektują i wdrażają AI.

Ponieważ dane AI są coraz bardziej rozproszone w chmurze publicznej, na brzegu i w środowiskach kolokacji, wydajność i bezpieczeństwo sieci wyłaniają się jako decydujące czynniki sukcesu, cytowane jako niezbędne przez 81% respondentów, najwyższy odsetek spośród wszystkich branż. Patrząc w przyszłość, 76% organizacji usług finansowych planuje ustanowić strategię repozytorium danych AI do 2028 roku, podkreślając potrzebę zarządzanych, wydajnych architektur, które równoważą innowacje z zgodnością i kontrolą.

Odkryj więcej insights Fintech: Kiedy protokoły DeFi stają się samoewoluującymi organizmami

[Aby podzielić się z nami swoimi spostrzeżeniami, prosimy pisać na psen@itechseries.com ]